• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.328-330
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• 2002

본 논문에서는 패턴이나 음성데이터와 같이 순차적 데이터론 인식하는데 널리 사용되어온 모델로서, 일련의 순차적인 성질을 내포하고있는 데이터를 다루는 문제에 적합하다고 할 수 있는 HMM을 이용하여 정보추출 문제를 다룬다. 기본적으로는 통상적인 HMM 사용법을 따르나 모델의 구조를 정함에 있어서 HMM을 사용할 때는 주로 목적에 맞는 HMM의 구조를 수동으로 구성하고 모델 내부의 확률 파라미터 값을 학습시켰던 데 반해, 본 논문에서는 데이터의 전처리 정보를 이용하여 초기에 추상적으로 설정한 모델이 학습을 통해서 점차 구체화되어 가는 자기 구성 은닉마르코프 모델(5-HMM)을 제시하여 사용한다. 제시된 방법은 CFP(Call for Paper)등의 텍스트 데이터에 더만 실험에서 기존 방식을 사용한 HMM보다 향상된 결과를 보여준다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
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• pp.99-104
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• 1998

3차원 형상정보 추출기술은 3D스캐너에 활용되어 실물의부터 3차원 모델을 생성하는데 사용되고 있다. 현재까지 주로 사용되는 기술은 레이저광을 이용하여 3차원 모델을 만드는 기술과 스테레오기법에 의한 방법들이 사용되고 있었다. 본 논문에서는 모아레기법을 사용하여 영상정보를 프레임단위로 해석함으로써 3차원 형상 정보를 빠른 시간내에 추출하고, 수평 360도 방향에 대해서는 3∼4프레임을 해석하여 형상정보를 통합하였고, 이로부터 3차원 모델을 생성하였다. 모아레기법의 장점은 3차원 정보를 레이저기법보다 정밀하게 추출할 수가 있었다. 본 논문에서는 모아레영상을 해석하여 3차원 형상정보를 추출하는 방법, 추출된 3차원 형상으로부터 메쉬최적화와 텍스춰매핑(Texture Mapping)을 사용하여 3차원 모델을 형성하는 방법들을 제안한다.

• 콘크리트학회지
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• 제10권2호
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• pp.137-146
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• 1998

본 연구에서는 콘크리트 속에서 인장과 전단을 받는 FRP 다우얼의 거동과 파괴를 예측할 수 잇는 수리적인 파괴 해석 모델을 개발하였다. 다우얼 파괴해석 모델은 다우얼 작용과 파괴기준에 대한 두 개의 하위 모델로 구성되어 있는데 이들을 수정, 결합하여 만들어졌다. 다우얼 작용에 대한 모델로는 BEF 모델을 기초로 하여 두가지의 지수를 새로이 정의, 사용하였는데 하나는 콘크리트지지 강성을 변화시키기 위한 변위 정도 지수이고 다른 하나는 긴장된 케이블의 반력을 고려하기 위한 인장 지수이다. 인장과 전단이 작용하는 FRP다우얼의파괴 모델로는 Tsai-Hill 파괴기준이 사용되었고 이 기준을 적용하기 위하여 파괴 계수를 정의하였다. 개발된 파괴 해석 모델은 긴장된 FRP다우얼의 극한 전단력과 극한 변위를 예측하는데 사용하였고, 해석결과는 여러 인장응력을 가진 FRP 다우얼의 시험결과와 비교하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.149-159
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• 1999

본 연구에서는 고유진동수를 사용하여 균열의 위치와 크기를 발견하는 비파괴 균열발견모델을 유도하고 Euler-Bernoulli 보를 대상으로 이 모델의 적합성을 검증하였다. 먼저, 균열위치예측모델과 균열크기예측모델로 이루어진 균열발견체계를 제시하였는데, 균열위치예측모델은 모드민감도와 고유진동수 사이의 선형적인 관계로부터 간접적으로 유도되었으며 균열크기예측모델은 균열발생에 의한 변형에너지의 손실을 진동특성치의 변화와 비교하는 동적 파괴역학적 방법으로부터 유도되었다. 다음으로, 기존에 발표된 양단-자유보에 대한 진동모드 실험결과를 사용하여 균열위치와 균열크기를 예측하고 평가하므로 균열발견모델의 적합성과 적용성을 실험적으로 검토하였다. 대부분의 손상시나리오에서 균열위치와 균열크기 예측치는 실제값과 근사하게 일치하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.114-120
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• 1999

본 연구는 Heuristic 알고리즘 및 유전자알고리즘(GA)을 이용하여 3단계의 통합차량운송계획 모델의 개발이다. 차량경로문제(VRP : Vehicle Routing Problem)를 해결하기 위한 접근방법으로 기존의 Saving 알고리즘을 개선하여 사용하였으며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)의 각종 연산자 (Operators)들을 계산하여 사용하였다. 본 모델은 다음 3단계의 접근방법을 사용하였다 ; 1) 다 물류 센터의 문제해결을 위한 영역활당(Sector Clustering) 모델, 2) 경로계획모델(VRP Model), 및 3) 최적 운송계획모델(GA-TSP Model). 본 모델들을 다양한 운송환경에서, 거리산정방법, 가용운송장비 대수, 운송시간의 제한, 물류센터 및 운송지점의 위치 및 수요량 등 다양한 파라메터들을 고려한 통합시스템으로 3개의 Component로 구성된 GUI-Type 프로그램을 개발하고 Sample 응용결과를 보였으며 기존의 모델들 보다 우수한 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권1호
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• pp.45-57
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• 2000

현재 널리 사용되고 있는 네트워크 관리 기술들은 서로 다른 관리 정보 모델을 정의하여 사용하거나 다른 관리 프로토콜을 사용하여 통신하므로 호환성을 가지지 못한다. 이런 문제를 해결하기 위해서 여러 분산 패러다임들의 적용을 통해 이전 모델의 개선을 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 그 모델의 효용성을 양적으로 제시하기보다는 질적이고 사고 중심적으로 제시하였다. 그래서, 본 논문에서는 모빌 에이전트 패러다임을 이용한 네트워크 관리 모델을 제안하고 그 적용의 양적인 실효성을 알아본다. 그 실효성의 양적 비교를 위해 여러 분산 패러다임과 새로이 제안하는 모델간의 효용성을 각 모델의 통신량 패러메터 모델을 통한 통신량 크기 비교를 통해서 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.398-401
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• 2018

본 연구에서는 심충 합성곱 신경망(Deep CNN)과 Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 사용하여 강제정렬 (force-alignment)이 이루어진 코퍼스 없이도 학습이 가능한 음소 인식 모델을 제안한다. 최근 해외에서는 순환 신경망(RNN)과 CTC 알고리즘을 사용한 딥 러닝 기반의 음소 인식 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만 한국어 음소 인식에는 HMM-GMM 이나 인공 신경망과 HMM 을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔으며, 이 방법 은 최근의 해외 연구 사례들보다 성능 개선의 여지가 적고 전문가가 제작한 강제정렬 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 또한 RNN 은 학습 데이터가 많이 필요하고 학습이 까다롭다는 단점이 있어, 코퍼스가 부족하고 기반 연구가 활발하게 이루어지지 않은 한국어의 경우 사용에 제약이 있다. 이에 본 연구에서는 강제정렬 코퍼스를 필요로 하지 않는 CTC 알고리즘을 도입함과 동시에, RNN 에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 데이터로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하여 한국어 음소 인식을 수행하여 보고자 하였다. 이 모델을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49 가지의 음소를 추출하는 세 종류의 음소 인식기를 제작하였으며, 최종적으로 선정된 음소 인식 모델의 PER(phoneme Error Rate)은 9.44 로 나타났다. 선행 연구 사례와 간접적으로 비교하였을 때, 이 결과는 제안하는 모델이 기존 연구 사례와 대등하거나 조금 더 나은 성능을 보인다고 할 수 있다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권2호
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• pp.19-35
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• 1999

데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.163-170
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• 2008

컴포넌트에 대한 의존도 및 활용도가 증가하면서 컴포넌트의 보안성 강화를 위한 필요성이 증가하고 있다. 컴포넌트는 재사용을 통한 소프트웨어의 개발 생산성을 향상시키는 이점을 제공한다. 이러한 이점에도 불구하고 컴포넌트의 보안 취약성은 재사용에 제한을 한다. 이의 개선을 위해 컴포넌트의 보안성을 높이는 경우에 가장 문제가 되는 부분이 재사용성에 대한 제한이 확대된다는 것이다. 따라서 컴포넌트의 재사용성과 보안성을 동시에 고려하는 컴포넌트의 모델이 제공되어야 한다. 이의 해결책으로 정보은폐와 수정의 용이성을 제공하여 보안성과 재사용을 확대할 수 있도록 재사용 모델을 결합하고 포장 및 애스펙트 모델을 통합한 컴포넌트 재사용 확대를 위한 관심사의 분리보안 모델을 제안하고 응용시스템을 구축하여 모델의 적합성을 검증하였다. 이의 응용은 핵심 및 보안 관심사의 분리를 통한 컴포넌트 기능의 확장과 수정의 용이성을 제공함으로써 보안성을 높이는 동시에 재사용성을 확대한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.124-124
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• 2001

한국군 워게임에서 사용되고 있는 시뮬레이션 모델은 주로 대부대 훈련 및 분석용 모델이 주류를 이루고 있다. 대부대 전투모델은 전투요소를 부대단위로 통합하여 부대를 모의 실체(entity)로 설정하고 부대 대 부대의 교전상황을 개략적으로 묘사하므로 개별무기체계의 성능 및 효과분석을 필요로 하는 정밀 전투실험이나 연구개발 및 획득분야의 적용에 많은 제한을 받게 된다. 이러한 대부대 개략묘사 전투모델과 대조적인 개념의 정밀묘사 전투모델은 단위무기체계별 교전상황을 상세하게 묘사하므로 주로 소부대 전장환경을 대상으로 하는 전투모의에서 활용된다. 최근 군사선진국에서는 국방환경의 변화와 함께 교육훈련 분야에서 합성전장 개념에 의한 과학화 훈련을 추진하고 있는데, 이러한 분야에서 사용되는 전투모델도 보다 상세한 시스템의 상호작용 묘사가 필요하므로 정밀묘사 기법을 적용하여 개발되어야 한다. 현재 국내에서 운용되고 있는 대표적인 정밀묘사 전투모델은 JANUS 모델과 EADSIM 모델을 예로 들 수 있지만, EADSIM 모델은 최근에 도입되어 실용화 연구 중에 있기 때문에 실제로는 한국국방연구원에서 운용하고 있는 JANUS 모델이 유일하다고 할 수 있다. 따라서 본 고에서는 먼저 전투모델 분류방법 고찰을 통하여 정밀묘사 모델의 특성을 분석하고 한국군 정밀묘사 전투모델의 운용실태와 함께 한국형 정밀묘사 모델 개발전략을 모색하기로 한다.